【python】numpy库
文章目录
- 简单介绍
- 功能示例代码
简单介绍
NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。
- NumPy是在一个连续的内存块中存储数据,独立于其他Python内置对象。NumPy的C语言编写的算法库可以操作内存,而不必进行类型检查或其它前期工作。比起Python的内置序列,NumPy数组使用的内存更少。
- NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算,而不需要Python的for循环。
- 基于NumPy的算法要比纯Python快10到100倍(甚至更快),并且使用的内存更少。
功能示例代码
-
ndarray
:一种多维数组对象
ndarray是一个通用的同构数据多维容器,也就是说,其中的所有元素必须是相同类型的。每个数组都有一个shape(一个表示各维度大小的元组)和一个dtype(一个用于说明数组数据类型的对象):
2. 创建
ndarray
-
数据类型
astype()
方法明确地将一个数组从一个dtype转换成另一个dtype
【调用astype总会创建一个新的数组(一个数据的备份),即使新的dtype与旧的dtype相同。】 -
运算
大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级:
-
基本的索引和切片
后补
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